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公开(公告)号：CN106023269B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610320444.2
申请日：2016-05-16
摘要： 本发明公开了一种估算伤口面积的方法及装置，涉及医疗设备领域，所述装置包括：图像识别模块，用于对拍摄图像进行图像识别，从所述拍摄图像中识别出二维比例尺图像；比例确定模块，用于利用所识别出的二维比例尺图像，确定图像与实际尺寸的比例；图像聚类模块，用于对所述拍摄图像按照颜色进行聚类处理，得到对应于不同类型组织成分的多类伤口图像；面积计算模块，用于利用所述图像与实际尺寸的比例和所述对应于不同类型组织成分的多类伤口图像，分别估算不同组织成分的伤口面积。本发明能够自动、快速、准确地提供整个伤口及伤口不同成分的面积信息，操作简单，计算精度高。
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公开(公告)号：CN106023269A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610320444.2
申请日：2016-05-16
CPC分类号： G06T2207/10024 , G06T2207/30088
摘要： 本发明公开了一种估算伤口面积的方法及装置，涉及医疗设备领域，所述装置包括：图像识别模块，用于对拍摄图像进行图像识别，从所述拍摄图像中识别出二维比例尺图像；比例确定模块，用于利用所识别出的二维比例尺图像，确定图像与实际尺寸的比例；图像聚类模块，用于对所述拍摄图像按照颜色进行聚类处理，得到对应于不同类型组织成分的多类伤口图像；面积计算模块，用于利用所述图像与实际尺寸的比例和所述对应于不同类型组织成分的多类伤口图像，分别估算不同组织成分的伤口面积。本发明能够自动、快速、准确地提供整个伤口及伤口不同成分的面积信息，操作简单，计算精度高。
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公开(公告)号：CN107154025A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201610124252.4
申请日：2016-03-04
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公开了一种针对颈动脉磁共振血管壁成像的血流伪影去除方法。首先，使用黑灰血双对比成像技术得到空间一致的黑血和灰血图像，然后基于二维离散小波变换对图像进行预处理，抑制高频子带；并采用不同的预加重处理黑血和灰血图像，将预加重处理后的黑血图像减去预加重处理后的灰血图像，得到相减后的图像；对相减后的图像进行亮度调整，使它的平均亮度和初始黑血图像的平均亮度一致，得到去除血流伪影的血管壁磁共振图像。该方法能够减小管腔信噪比，提高管壁‑管腔差噪比，更加彻底地去除原黑血成像当中的血流伪影。
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公开(公告)号：CN107154025B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201610124252.4
申请日：2016-03-04
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公开了一种针对颈动脉磁共振血管壁成像的血流伪影去除方法。首先，使用黑灰血双对比成像技术得到空间一致的黑血和灰血图像，然后基于二维离散小波变换对图像进行预处理，抑制高频子带；并采用不同的预加重处理黑血和灰血图像，将预加重处理后的黑血图像减去预加重处理后的灰血图像，得到相减后的图像；对相减后的图像进行亮度调整，使它的平均亮度和初始黑血图像的平均亮度一致，得到去除血流伪影的血管壁磁共振图像。该方法能够减小管腔信噪比，提高管壁‑管腔差噪比，更加彻底地去除原黑血成像当中的血流伪影。
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公开(公告)号：CN108596933B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810361287.9
申请日：2018-04-20
申请人： 北京大学
IPC分类号： G06T7/136 , G06K9/62 , G06T7/155 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种无须标记的有监督的肾脏动态图像全自动分割方法，属于计算机视觉及机器学习领域。具体方法由三个步骤对肾脏动态增强磁共振图像序列进行自动分割。步骤1：利用空间维度信息自动提取皮质、髓质和肾盂的代表性区域作为种子区域；步骤2：将种子区域的时间信号曲线作为算法输入，将种子区域的像素点类标作为算法输出，来训练分类模型；步骤3：当训练得到满意的分类模型后，使用该模型对肾脏区域内每个像素的时间信号曲线进行分类得到其类标，从而最终完成三种肾脏组织的分割。
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公开(公告)号：CN113989178A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010666771.X
申请日：2020-07-08
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公开一种自监督深度学习方法，首次利用普通单能量CT的头颈血管增强扫描图像(CTA)实现平扫图像预测重建，同时实现头颈动脉血管全自动分割。该发明属于计算机视觉及机器学习领域。具体来说，本发明实现了在无需人工标定数据的情况下，利用双任务深度学习方法同步全自动地实现平扫图像预测重建和整个成像区域内头颈全部血管的快速分割。预测的平扫图像能够补充并潜在替代真实平扫图像，三维图像的血管分割能够直观可视化地展示血管的三维结构和形态。
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公开(公告)号：CN106529121B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610873019.6
申请日：2016-09-30
申请人： 飞依诺科技(苏州)有限公司 , 北京大学
IPC分类号： G16H30/00
摘要： 本发明提供的超声动态聚焦延时数据的恢复方法及恢复系统，所述方法包括：采集每条扫查线上各个聚焦点相对于接收通道的位置关系，并根据其获取所述聚焦点的深度与其对应信号延时的函数关系曲线；在预设的误差期限内，使用分段线性估计算法对所述函数关系曲线进行拟合，获得若干直线段；获取并存储对应每条所述直线段的标记点参数；根据存储的若干标记点参数，采用加法运算，直接恢复各个聚焦点的延时值；本发明采用线性拟合的方法，使用加法运算即可恢复所有聚焦点对所有接收通道的延时；在FPGA实现上，使用简单的加法逻辑电路，相比较于需要使用乘法的压缩数据恢复方法，能有效降低逻辑门的数量，实现了最小化存储空间需求，获得最大数据压缩率。
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公开(公告)号：CN113838153A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202010599926.2
申请日：2020-06-23
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公开了一种基于血管造影图像的血管管径分析系统，属于计算机视觉及机器学习领域。系统由四个模块组成。模块1：利用血管造影图像自动分割血管区域；模块2：依据血管分割结果进行距离变换分析，得到血管内像素距离血管边界的距离图像；模块3：点选局部血管段起始点和终止点，设计路径检测优化目标估计出血管内穿行的内切球的运动轨迹；模块4：获取运动内切球的直径曲线作为血管管径曲线。本发明的优势在于解释性强、计算简单，避免了传统2D图像重建策略的多步骤误差累计问题，也规避了传统分析方法不合理的管腔形态学假设，更适用于血管管径的自动分析。
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公开(公告)号：CN106529121A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610873019.6
申请日：2016-09-30
申请人： 飞依诺科技(苏州)有限公司 , 北京大学
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提供的超声动态聚焦延时数据的恢复方法及恢复系统，所述方法包括：采集每条扫查线上各个聚焦点相对于接收通道的位置关系，并根据其获取所述聚焦点的深度与其对应信号延时的函数关系曲线；在预设的误差期限内，使用分段线性估计算法对所述函数关系曲线进行拟合，获得若干直线段；获取并存储对应每条所述直线段的标记点参数；根据存储的若干标记点参数，采用加法运算，直接恢复各个聚焦点的延时值；本发明采用线性拟合的方法，使用加法运算即可恢复所有聚焦点对所有接收通道的延时；在FPGA实现上，使用简单的加法逻辑电路，相比较于需要使用乘法的压缩数据恢复方法，能有效降低逻辑门的数量，实现了最小化存储空间需求，获得最大数据压缩率。
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